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1 01 Álvaro Gomes, Pedro D Orey (IT) palavras-chave: UMTS, UTRAN, WCDMA, RRM, Planeamento Rádio, optimização, KPI Devido às características intrínsecas do WCDMA e à grande variedade de serviços que a rede UMTS transporta, o ambiente rádio é muito mais dinâmico que o existente no sistema GSM, tornando a gestão de recursos rádio (RRM) mais complexa. O automated tuning de parâmetros de RRM utilizando técnicas de controlo inteligente foi introduzido recentemente. Diferentes estudos demonstram o elevado impacto que esta técnica tem no desempenho da rede rádio UMTS devido à sua adaptabilidade às variações de tráfego. Neste artigo são descritos os conceitos principais relacionados com o planeamento e optimização de redes, ajuste de parâmetros de RRM e funcionamento de um sistema automático de tuning (ATS). Saber & Fazer Telecomunicações 62

2 1. Introdução O projecto de uma rede de acesso rádio é um processo complexo que pode ser dividido em duas fases principais. Na fase inicial os objectivos (capacidade, cobertura e QoS) são definidos, a rede é dimensionada e o planeamento rádio é iniciado. Neste processo são utilizadas sofisticadas ferramentas de planeamento e optimização, que recorrem a complexas funções de custo, dado que existem diversos trade-offs. Finalmente, os parâmetros da estação base, nomeadamente os correspondentes aos algoritmos de gestão dos recursos rádio (RRM), são fixados. Numa segunda fase, e depois da colocação ao serviço da rede, a performance e as características de qualidade desta são regularmente monitorizadas e poderá haver necessidade de proceder a optimizações, devido às flutuações de tráfego, tipo de serviço, mobilidade dos utilizadores, etc. Assim podem ser ajustados parâmetros hard (p.ex., tilt da antena) e/ou soft (mecanismos RRM) de modo a melhorar o desempenho. Este é um processo manual que deve ser realizado periodicamente. O processo de auto-tuning (automated tuning) tem como objectivo ajustar dinamicamente estes parâmetros (soft apenas) de um modo contínuo sem intervenção humana, sendo apenas necessário definir no início da optimização os critérios de qualidade. Uma representação esquemática do conceito de auto-tuning é apresentada na figura Processo de Optimização A optimização de uma rede UMTS tem como objectivo melhorar a qualidade tal como ela é vista pelos utilizadores, e por outro lado, garantir que os recursos rádio são utilizados eficientemente. A optimização é um ciclo realimentado, em que se procede ao ajuste manual dos parâmetros, e que termina quando os critérios de qualidade propostos pelo operador são atingidos. Este ciclo está representado esquematicamente na figura 2. Parâmetros de RRM UTRAN Indicadores de Qualidade Sistema de Tuning Automático (ATS) O ciclo inicia-se com a definição de qualidade (global extremo-afigura 1 - Ciclo de optimização automática dos parâmetros de RRM. 63

3 Definição de Qualidade. Definição das medidas. KPI. Objectivos p/ KPI. Trigger p/alarmes Dados de Monitorização da Rede. Monitorização e medidas de qualidade. Produção de relatórios. Alarmes Implementar as alterações propostas. Alteração da configuração. Alteração de parâmetros. Alteração do hardware Implementar as alterações propostas Análise Encontrar soluções individuais Encontrar uma solução geral Medidas mais detalhadas figura 2 - Ciclo de Optimização. extremo, critérios para cada tipo de serviço e valor limite para os parâmetros chave (KPI). Na fase seguinte, os dados de performance da rede são recolhidos (através de NMS, drive tests, etc.) e relatórios com informação estatística dos KPI são produzidos. Com base nestes dados, e conhecendo a configuração actual da rede, é iniciado o processo de análise. A comparação entre os KPI e os valores alvo indicam as áreas problemáticas da rede e onde esta deverá ser optimizada. O tuning da rede pode incluir a alteração de parâmetros soft (parâmetros RRM) ou hard (hardware). Alterações típicas dos parâmetros incluem, por exemplo, janela de handover, potência do piloto ou nível máximo do factor de carga. Por vezes são necessárias alterações a nível do hardware instalado: tilt da antena, número de sectores, introdução de nova portadora, ou de novos sites, etc. A introdução de novo hardware só deve ser ponderada quando não é possível atingir os objectivos através da optimização de parâmetros. Esta solução é mais dispendiosa (aquisição/instalação HW e manutenção), e não é linear, devido às características da tecnologia CD MA, que a capacidade ou cobertura sejam significativamente melhoradas com este tipo de alteração. São então realizadas iterativamente correcções, através do tuning de parâmetros individuais que afectam a qualidade reportada, até que a qualidade alvo seja atingida. Por fim, além do ajuste de parâmetros individuais, uma solução geral deve ser encontrada. O ciclo volta ao início e verificase se as alterações introduzidas permitiram atingir os objectivos de qualidade definidos pelo operador. Após a optimização ter sido realizada e as alterações terem sido introduzidas na rede, é necessário comparar a performance global com o caso pre-optimização. Tem que se avaliar o impacto noutros subsistemas da célula e nas células adjacentes pois a optimização pode melhorar um subconjunto da área funcional mas pode degradar a qualidade noutros subconjuntos. A optimização é um ciclo contínuo de monitorização e correcções que pode ser feito célula a célula. Exige um conhecimento técnico profundo do sistema, da sua parametrização, interacção entre subsistemas e das características específicas da tecnologia CDMA. 3. Ajuste automático dos parâmetros de RRM 3.1 Conceitos Os algoritmos de RRM são responsáveis por garantir a qualidade de serviço (QoS), manter a cobertura planeada e oferecer elevada capacidade. A família dos algoritmos de RRM pode ser dividida em controlo de handover, controlo de potência, controlo de admissão, controlo de carga e funcionalidades de escalonamento de pacotes [2]. Estas funções têm diversos parâmetros associados que permitem o controlo e eficiente utilização dos recursos rádio. Os mecanismos de ajuste automático têm como objectivo ajustar dinamicamente certos parâmetros de RRM como, por exemplo, o nível máximo do factor de carga, que controla a admissão de novos utilizadores e a QoS na rede. A temática da automatização tem tido interesse crescente por parte de fabricantes, operadores e comunidade académica e tem levado a intensa investigação. Alguns algoritmos foram desenvolvidos baseados basicamente no ajuste de um único parâmetro ou subconjuntos de valores de um parâmetro [1]. O tuning de parâmetros tais como: janelas do algoritmo de handover [3], nível máximo da interferência recebida Saber & Fazer Telecomunicações 64

4 (factor de carga UL) [5], nível máximo do factor de carga do DL e potência máxima de transmissão por ligação [6], Eb/No no UL/DL para tráfego de dados [7] e potência de transmissão do piloto [8][9], foram propostos em diversos artigos e livros [1][4]. Estes estudos demonstraram a aplicabilidade do conceito e concluíram que é obtido um significativo incremento da capacidade da rede quando comparada com a configuração estática. Por outro lado, o estudo [13] obteve resultados interessantes mas focou a optimização na QoS em vez da performance. Os parâmetros podem ser optimizados célula por célula ou para um grupo de células com características semelhantes (cluster). Em diversos estudos, nomeadamente em [4], ficou provado que a optimização célula a célula pode conduzir a ganhos adicionais de performance quando comparados com a optimização do cluster, dado que valores óptimos são obtidos para cada uma das células. Por outro lado, o estudo [10] afirma que será atingida maior estabilidade com a solução baseada no cluster. sos parâmetros chave da rede rádio UMTS são optimizados simultaneamente com um método de controlo automático. Diversos estudos propuseram e demonstraram a aplicabilidade deste tipo de optimização [4][10]. A concepção de controladores para proceder ao ajuste de parâmetros RRM é uma das principais tarefas adjacentes ao processo de autotuning. Em trabalhos iniciais, nomeadamente [5][6], procedeu-se à implementação de controladores baseados num conjunto simples de regras principalmente devido à simplicidade da implementação. Um sistema rule based representa o conhecimento num conjunto de regras que indicam a acção a tomar em diferentes situações. Este é constituído por um conjunto de condições IF-THEN, um conjunto de factos, e um interpretador que controla a aplicação das regras. Para determinados factos pode não estar associada inequivocamente uma acção, sendo necessário recorrer a uma função de custo. A concepção de controladores é uma tarefa complexa e demorada, dado que a performance destes varia de acordo com as características de tráfego da rede. Assim, de modo a obter elevada performance da re Outro tópico interessante é a optimização multiparâmetro, na qual diverde, é necessário optimizar o sistema de controlo de acordo com as condições de utilização. São utilizadas duas técnicas na optimização de controladores: offline e online. A primeira é executada num computador antes da introdução na rede em funcionamento. Um dos métodos utilizado é denominado Particle Swarm (PS), ver referência [11]. Por outro lado, a optimização online tem como objectivo optimizar um controlador numa rede em funcionamento [3], sendo o Reinforcement Learning (RL) um destes métodos [14][15]. Para ambientes em que coexistam diversas tecnologias de acesso (GSM, WCDMA, WLAN, etc.) a utilização de uma gestão comum permite distribuir eficientemente os recursos das redes de modo a optimizar capacidade e qualidade. Assim o conceito de auto-tuning pode ser estendido a Common-RRM para redes com diversas tecnologias de acesso (RAT), de modo a melhorar a cooperação entre sistemas. 3.2 O Sistema No âmbito do projecto europeu IST AROMA 1 [12], está a ser projectado um sistema para fazer o tuning de parâmetros RRM de redes rádio UTRAN Parâmetros RRM Contadores Referência Monitorização Algoritmo de Tuning Aprendizagem e Memória ATS figura 3 Diagrama funcional do ATS 1 Advanced Resource Management Solutions for Future All IP Heterogeneous Mobile Radio Environments 65

5 UMTS. Uma representação conceptual do Sistema de Ajuste Automático (ATS) proposto é apresentado na figura 3. Este é constituído por três blocos principais (Algoritmo de Tuning, Aprendizagem e Memória, e Monitorização) e por duas interfaces (UTRAN e Referência). A UTRAN fornece os parâmetros de RRM e contadores, que podem ser agrupados num só parâmetro (KPI) para fornecer uma melhor compreensão do real estado da rede. O bloco Referência fornece a visão do operador da rede no que diz respeito à qualidade e performance. O ATS cria um circuito de realimentação entre as medidas da rede e os parâmetros de RRM. A rede é constantemente monitorizada, os parâmetros seleccionados são colocados em memória para análise estatística e são comparados com o valor de referência. Quando uma determinada célula não cumpre os critérios, o algoritmo de tuning é iniciado e, possivelmente, os parâmetros de RRM são actualizados. Deste modo, o processo de ajuste da rede torna-se um processo automático. O ATS é constituído por três blocos, sendo a função de cada um deles descrita de seguida: a) Monitorização Monitoriza os contadores ou KPI. Quando uma destas medidas tiver um valor superior ao de referência (por exemplo, KPIref) este bloco despoleta o processo de auto-tuning através da passagem de um alarme/evento para o bloco "Algoritmo de Tuning"; b) Aprendizagem e Memória Este bloco pode ser visto como uma base de dados que acumula conhecimento da rede (parâmetros RRM e contadores), que serão utilizados quando se fizer a previsão da acção a tomar. Ao monitorizar constantemente os parâmetros de RRM, contadores e/ou KPI, uma base de dados com informação estatística é criada (memória). O bloco deve reter informação da relação entre variáveis, conhecimento que vai adquirindo ao longo da vida da célula e que é diferente de célula para célula, conforme as características específicas da célula, mobilidade dos utilizadores, serviços utilizados, etc. Esta entidade é também responsável por determinar tendências e comportamentos típicos relacionados com aspectos de tráfego e cobertura rádio através de uma análise contínua no tempo (aprendizagem). Deste modo, extrapola a caracterização de cada célula, o que permite a simulação (previsão de resultados) de uma nova configuração, mesmo antes da sua implementação na rede. Por fim, este bloco poderá identificar células com características similares e criar clusters. Esta funcionalidade é essencial quando se pretende optimizar uma rede com um elevado número de células; c) Algoritmo de Tuning O terceiro bloco também poderia ter sido denominado como algoritmo de controlo inteligente. Ele recebe um alarme do bloco de monitorização, e com a informação fornecida pelo bloco "Aprendizagem Carga da Célula Diminuição TCB Diminuição TCC 1 0 Bloqueadas e Caídas Admitidas figura 4 Controlo de admissão/carga Threshold e Memória", decide as acções a tomar (sub-sistema, parâmetro e valor). A acção implica usualmente a mudança de um ou mais parâmetros de RRM. Caso se verifique que o objectivo da optimização não pode ser atingido, ou que a relação custo/ benefício não é vantajosa para o operador, a acção deverá ser terminada, e, por exemplo, outro sub-sistema deverá ser escolhido. O algoritmo executa iterativamente as seguintes tarefas: 1. Identifica o(s) sub-sistema(s) implicados no processo de tuning: controlo de potência, controlo de carga, controlo de admissão, controlo de handover, etc.; 2. Identifica o(s) parâmetro(s) mais favoráveis a corrigir; 3. Calcula e atribui valores aos parâmetros; 4. Calcula o impacto nos restantes sub-sistemas e nas células vizinhas através da interacção com o bloco de aprendizagem e o valor final de cada parâmetro; 5. Actualiza a parametrização. 4. Tuning do Factor de Carga Numa primeira fase o sistema ATS proposto no âmbito do projecto AROMA será dedicado ao tuning de um parâmetro do algoritmo de controlo de admissão: o nível máximo do factor de carga no Uplink. 4.1 Algoritmo de Controlo de Admissão O algoritmo de RRM "Controlo de Admissão" assegura que a área de cobertura planeada e que a qualidade das ligações existentes é mantida após a aceitação de novas ligações. O procedimento controla os pedidos de novas ligações, isto é, se um novo Radio Access Bearer (RAB) pode ser estabelecido ou não. O algoritmo estima o incremento de carga que Saber & Fazer Telecomunicações 66

6 o estabelecimento de um novo RAB irá causar. São utilizadas medidas da interferência recebida pela estação base no UL e potência total de transmissão da estação base no caso do DL. Para cada uma das direcções (directa e inversa), o valor da nova carga estimada será comparada com um limite definido na fase de planeamento (threshold do factor de carga). A ligação poderá ser aceite nessa direcção caso o valor estimado seja inferior ao valor do nível máximo, de outro modo será rejeitada. Esta tarefa tem que ser executada tanto no UL bem como no DL, dado que o RAB apenas será aceite se o algoritmo de controlo de admissão do UL e do DL o admitirem. Caso contrário o pedido de estabelecimento de um nova chamada será negado. 4.2 Parâmetros e QoS Alvo Dois parâmetros importantes para o auto-tuning do algoritmo de controlo de admissão são o threshold do factor de carga para o UL e da potência de transmissão da estação base para o DL. O nível de carga máximo é dedicado ao controlo da congestão (interferência) da rede. Este foi introduzido para evitar efeitos de saturação da rede devido a ligações com ineficaz controlo de potência ou que deterioram a QoS. Diversos indicadores de qualidade podem ser obtidos da rede para realizar o auto-tuning do algoritmo de controlo de admissão. Podemos referir por exemplo: > Taxa de Chamadas Caídas (TCC); > Taxa de Chamadas Bloqueadas (TCB). 4.3 Mecanismo de tuning do CA no UL A escolha do valor para o factor de carga tem em conta indicadores de qualidade de serviço (chamadas caídas e bloqueadas) e cobertura/capacidade. O aumento do nível máximo do factor de carga provoca interferência adicional na rede, que tem como consequência um aumento da taxa de chamadas caídas/má qualidade, perda de cobertura e diminuição do número de chamadas bloqueadas. Por outro lado, diminuir o threshold provoca uma maior probabilidade de bloqueio para chamadas de voz e maior probabilidade de espera (queuing) para dados. Deste modo pode-se afirmar que existe um compromisso entre os indicadores de qualidade e o nível a que é colocado o factor de carga da célula. 4.4 Impacto nas células vizinhas A optimização da rede será realizada célula a célula. A alteração de um parâmetro numa determinada célula (teste) poderá ter impacto nas células vizinhas. Devido aos efeitos de acoplamento típicos de CDMA, um problema numa determinada célula de teste pode propagar-se para as células vizinhas e afectar a sua performance. Na sua configuração básica todas as células de uma rede UMTS partilham a mesma frequência. O aumento de tráfego na célula de teste causa interferência adicional e variações de carga nas células da rede. O aumento do nível de interferência obriga a que os terminais aumentem também a sua potência de transmissão, criando assim um ciclo de feedback. O modo como a interferência se propaga entre as células depende de diversos factores nomeadamente: diagrama de radiação da antena, topologia do terreno, distribuição dos utilizadores e distância entre células. Assim, antes de alterar os parâmetros de RRM de uma célula, deve ser analisado o impacto nas células vizinhas. A quantificação e caracterização dos fluxos de interferência entre células é uma das funções do bloco de Aprendi zagem e Memória do ATS. 5. Vantagens A implementação de um ATS tem para o operador de uma rede de comunicações móveis as seguintes vantagens: > Redução dos custos operacionais A optimização da rede é executada automatica e dinamicamente, reduzindo as despesas com a optimização manual e, consequentemente, o número de trabalhadores especializados necessários; > Redução do número de equipamentos instalado Com o tuning automático podem-se atingir níveis de optimização superiores aos obtidos com optimização manual, o que melhora a performance da rede e, consequentemente, o número de equipamentos necessário (ex.: Nós-B). Reduzem-se, assim, os investimentos em equipamento e os gastos em O&M (Operação e Manutenção); > Melhoria da capacidade e qualidade da rede (aumento das receitas) Os parâmetros da rede são dinamicamente optimizados de acordo com as condições reais da rede (tráfego, serviços, mobilidade, etc.), maximizando em tempo real a capacidade e qualidade da rede. Portanto, as receitas do operador podem aumentar substancialmente; > Aumento do nível de abstracção na gestão da rede Dado que com o auto-tuning o operador apenas precisa de escolher certos parâmetros de qualidade, em vez de parâmetros individuais do sistema, deixa de ser necessário um conhecimento tão profundo deste e um nível superior de abstracção da rede de gestão pode ser atingido. Assim, o operador pode focar-se mais no 67

7 negócio, qualidade e serviços para os seus utilizadores. 6. Conclusões Este artigo apresentou de forma sucinta os conceitos principais relacionados com mecanismos de ajuste automático de parâmetros de RRM de uma rede UMTS. Apresentou o sistema ATS proposto no âmbito do projecto europeu IST-AROMA, bem como um exemplo ilustrativo do tuning de um parâmetro do algoritmo de Controlo de Admissão. Esta área de investigação é uma das mais promissoras e com excelentes resultados comprovados em diversos estudos. Estes mecanismos conduzem a um aumento na eficiência operacional devido ao aumento do nível de gestão da rede. Por outro lado com a introdução da automação, a performance da rede é melhorada e os recursos rádio são utilizados mais eficientemente. Saber & Fazer Telecomunicações 68

8 Referências [1] Laiho, J,, Wacker, A, and Novosad, T., Radio Network Planning and Optimisation for UMTS, Second Edition, John Wiley & Sons, 2006 [2] Holma, H. and Toskala,A., WCDMA for UMTS - Radio Access for Third Generation Mobile Communications, Third Edition, John Wiley & Sons, 2004 [3] Nawrocki, M., Dohler, Mischa and Aghvami, A., Understanding UMTS Radio Network Modelling, Planning and Automated Optimisation, John Wiley & Sons, 2006 [4] Höglund, A. and Valkealahti,K., Automated Optimization of Key WCDMA Parameters, Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 5, issue 3, pp , [5] Höglund, A., Pöllönen, J., Valkealahti, K. and Laiho, J. Quality-based Auto-tuning of Cell Uplink Load Level Targets in WCDMA, Proc. 57th IEEE Vehicular Technology Conference Spring, vol. 4, pp , [6] Höglund, A. and Valkealaht, K. Quality-based Tuning of Cell Downlink Load Target and Link Power Maxima in WCDMA, Proc. 56th IEEE Vehicular Technology Conference Fall, vol. 4, pp , [7] Hämäläinen, A., Valkealahti, K., Höglund, A. and Laakso, J. Auto-tuning of Service-specific Requirement of Received EbNo in WCDMA, Proc. 56th IEEE Vehicular Technology Conference Fall, vol. 4, pp , [8] Valkealahti, K. Höglund, A. Parkkinen,J. and Flanagan, A. WCDMA Common Pilot Power Control with Cost Function Minimization, Proc. 56th IEEE Vehicular Technology Conference Fall, vol. 4, pp , [9] Valkealahti, K. Höglund, A., Parkkinen,J. Hämäläinen, A. WCDMA Common Pilot Power Control for Load and Coverage Balancing, Proc.13th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), vol. 3, pp , [10] Valkealahti, K., Höglund, A and Novosad, T., UMTS Radio Network Multi-parameter Control, Proc.14th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, vol. 1, pp , [11] Dubreil, H., Altman, Z., Diascorn, V., Picard, J. and Clerc, M., Particle Swarm Optimization of Fuzzy logic Controller for high quality RRM Autotuning of UMTS Networks, Vehicular Technology Conference Spring, vol. 3, pp ,2005 [12] IST-AROMA website, [13] Soldani, D. and Valkealahti, K., Genetic approach to QoS optimization for WCDMA mobile networks, vol. 4, pp [14] Glorennec, P.Y., Reinforcement Learning: an overview, Proceeding of the ESIT 2000, Aachen, Germany, [15] Nasri, R., Altman, Z., Dubreil, H., Nouir, Z, WCDMA Downlink Load Sharing with Dynamic Control of Soft Handover Parameters, Vehicular Technology Conference Spring 2006, vol. 2, pp , Curriculum Vitae Álvaro Gomes, é licenciado em Electrónica e Telecomunicações pela Universidade de Aveiro pertence ao quadros da Portugal Telecom desde 1981, trabalha actualmente no departamento ETC (Experimentação Tecnológica e Difusão do Conhecimento) da PTIN. Desde 2000 que o seu trabalho de investigação está focado nas redes móveis 3G e B3G (Beyond 3G) nomeadamente interface rádio e gestão de recursos rádio (RRM), tendo participado nos seguintes projectos IST: SHUFFLE(2000), SEACORN(2002), EVEREST(2004), WINNER(2005) e AROMA(2006). Na área da consultoria desenvolveu as seguintes actividades: expansão e reengenharia da rede GSM da Cabo Verde Telecom (2003), avaliação da qualidade rede UMTS na área de Aveiro para a TMN (2004) e avaliação do estado da arte das tecnologias de acesso sem fios (BWA) para a PTC (2005). Menção honrosa do concurso "Fórum de Ideias" com o projecto "FootPrint" (2006). È formador nos cursos da PTIN para o UMTS. Pedro M. d Orey, licenciado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela Universidade do Porto. Iniciou a sua actividade profissional como Engenheiro de Telecomunicações na Metro do Porto na área de redes fixas e rádio. Actualmente encontra-se a trabalhar como bolseiro de investigação no Instituto de Telecomunicações (Aveiro), estando integrado no projecto europeu IST-AROMA. No âmbito deste projecto tem como principal função o desenvolvimento e avaliação de performance de mecanismos de optimização automática de redes UMTS. Os seus interesses de investigação prendem-se com a gestão de recursos rádio e técnicas de optimização inteligente. Agradecimentos O trabalho aqui apresentado foi co-financiado pelo projecto europeu IST-AROMA [12]. 69